c – 来自opencv和Matlab的Sobel滤波器输出不同

概述我正在将一些代码从matlab转换为opencv.我尝试在opencv中使用Sobel但是opencv和matlab的输出完全不同可能是原因.如何使opencv的输出与matlab相同？我的MATLAB代码是： [sobel_edges,T,V,H] = edge(rgb2gray(im),'sobel',0.03); sobel_angles = atan2(V,H); sobel_w 我正在将一些代码从matlab转换为opencv.我尝试在opencv中使用Sobel但是opencv和matlab的输出完全不同可能是原因.如何使opencv的输出与matlab相同？我的MATLAB代码是：

[sobel_edges,T,V,H] = edge(rgb2gray(im),'sobel',0.03);  sobel_angles = atan2(V,H);   sobel_weights = (V.*V+H.*H).^0.5;

其中0.03是阈值.在opencv中,当我使用预构建的Sobel滤波器时,输出与matlab的输出完全不同,即使是在openc中计算的engle和幅度也不同.
opencv代码是：

Mat gray_img=Mat::zeros(img.size(),CV_8U);Mat gradIEntX=Mat::zeros(gray_img.size(),CV_64F);Mat gradIEntY=Mat::zeros(gray_img.size(),CV_64F);Mat sobel_edge=Mat::zeros(gray_img.size(),CV_64F);cvtcolor(img,gray_img,CV_BGR2GRAY);Sobel(gray_img,gradIEntX,gradIEntX.type(),1,3);Sobel(gray_img,gradIEntY,gradIEntY.type(),sobel_edge,sobel_edge.type(),3);sobel_edge.convertTo(sobel_edge,CV_8U);sobel_edge.convertTo(sobel_edge,CV_64F);sobel_edge=sobel_edge/255.0; //I divIDed this my 255 becuz in MATLAB the output is between 0 to 1imshow("Sobel",sobel_edge);   Mat magnitude(gray_img.size(),CV_64F,cv::Scalar(0.0));    Mat angles=Mat::zeros(gradIEntX.size(),CV_64F);    bool anglesIndegrees = true;    carttopolar(gradIEntX,magnitude,angles,anglesIndegrees);

sobel边缘本身也是不同的,幅度和角度也是不同的,我试图通过查看matlab中的边缘函数来手动转换opencv中的sobel,但输出仍然不同,因为它结果是opencv的filter2D和matlab中的imfilter返回不同的输出.如何在matlab和opencv中获得相同的sobel输出？将slab of matlab手动转换为opencv的代码为：

Mat gray_img=Mat::zeros(img.size(),CV_32FC1);  cvtcolor(img,CV_RGB2GRAY);  double minVal,maxVal;  cv::Mat gray = cv::Mat(gray_img.size(),CV_32FC1);  gray_img.convertTo(gray_img,CV_32FC1);  gray=gray_img/255.0;  cout<<gray<<endl<<"End";  double data[]={1,2,-1,-1};  Mat op=Mat(3,3,data).clone();  op=op/8;  Mat x_mask;  transpose(op,x_mask);  cout<<x_mask<<endl;  Mat y_mask=op.clone();  int scale=4;  int offset[]={0,0};  double sobel_thresh=0.03;  Mat bx,by,bx_mul,by_mul,b;  Point anchor(0,0);  float delta = 0.0;  cv::filter2D(gray,bx,CV_32FC1,x_mask,anchor,delta,border_REPliCATE);   bx=abs(bx);   imshow("f1",bx);  cv::filter2D(gray,y_mask,border_REPliCATE);   by=abs(by);  imshow("by",by);  pow(bx,bx_mul);      imshow("f2",bx_mul);  pow(by,by_mul);  b= bx_mul+by_mul;   imshow("f3",b);  double cut_off;  cut_off=pow(sobel_thresh,2);  Mat sobel_edge(gray.size(),CV_32FC1);    for(int i=0;i<b.rows;i++)    {        for(int j=0;j<b.cols;j++)        {            if((b.at<float>(i,j))>cut_off)            {                sobel_edge.at<float>(i,j)=1;            }            else            {               sobel_edge.at<float>(i,j)=0;            }        }    }    imshow("Sobel_edge",sobel_edge);

解决方法 这段代码给出了与MATLAB代码相同的结果：

int main(int argc,char* argv[]){    nameDWindow("result");    Mat img=imread("D:\ImagesForTest\1.tiff",0);    img.convertTo(img,1.0/255.0);    Mat h,v,g;    cv::Sobel(img,h,1.0/8.0);    cv::Sobel(img,1.0/8.0);    cv::magnitude(h,g);    // Check extremums    double m,M;    cv::minMaxLoc(g,&m,&M);    cout << m << ":" << M << endl;    cv::minMaxLoc(h,&M);    cout << m << ":" << M << endl;    cv::minMaxLoc(v,&M);    cout << m << ":" << M << endl;    imshow("result",g);    cv::waitKey(0);}

OpenCV从不扩展卷积结果,所以要小心.

总结

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